大模型的发展速度很快,对于需要学习部署使用大模型的人来说,显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云,可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例,非常具有吸引力~
Batch Normalization(BN)是深度学习领域最重要的技巧之一,最早由Google的研究人员提出。这个技术可以大大提高深度学习网络的收敛速度。简单来说,BN就是将每一层网络进行归一化,就可以提高整个网络的训练速度,并打乱训练数据,提升精度。但是,BN的使用可以在很多地方,很多人最大的困惑是放在激活函数之前还是激活函数之后使用,著名机器学习领域的博主Santiago总结了这部分需要注意的内容。
重磅!阿里巴巴开源自家首个MoE技术大模型:Qwen1.5-MoE-A2.7B,性能约等于70亿参数规模的大模型Mistral-7B
智谱AI发布国产最强大模型GLM4,理解评测与数学能力仅次于Gemini Ultra和GPT-4,编程能力超过Gemini-pro,还有对标GPTs商店的GLMs
平衡二叉树之AVL树(Adelson-Velsky and Landis Tree)简介及Java实现
截至目前最强的70亿参数大语言模型:开源可商用的RedPajam 7B完全版发布!
生成对抗网络简介(包含TensorFlow代码示例)【翻译】
智谱AI与清华大学联合发布第三代基座大语言模型ChatGLM3:6B版本的ChatGLM3能力大幅增强,依然免费商用授权!